IBM 利用智能体实现联邦资格自动化
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IBM 利用智能体实现联邦资格审查自动化
“我们使用 CrewAI 来确定申请人的资格……我们利用流程（flows）——这赋予了我们灵活性！”
挑战
联邦机构面临着劳动力老龄化和运行了数十年的遗留系统，这使得快速且经济高效地处理关键申请变得困难。利用传统 RPA 工具协调多个同步和异步系统，在速度、可扩展性和业务规则控制方面留下了缺口。
在 IBM 工作 24 年后——其中有 7 年致力于为美国联邦客户构建 AI 自动化平台——Naran 于 2024 年开始探索多智能体框架。到 2025 年，他的团队已在联邦机构内部运行了两个 CrewAI 试点项目，并与 IBM 的 WatsonX 基础模型运行时进行了集成。
CrewAI 提供了一个成熟迅速、易于上手且开源的框架，允许架构师将 AI 智能体与自定义代码和业务规则相结合，并能与 WatsonX 顺畅集成。来自 CrewAI 团队的强力支持促使 IBM 咨询公司决定为多个联邦项目寻求企业级许可。
在实施过程中，Naran 及其团队：
构建了混合型的“AI 流程 + Crew 智能体”架构，以控制何时运行基于规则的决策，何时运行自主智能体。
部署了多个智能体，用于从文档中提取申请人数据、总结分析结果并计算项目资格。
将 CrewAI 与 WatsonX.AI 集成，在协调遗留系统与现代系统的同时，利用了 IBM 的基础模型运行时。
早期的试点项目显示，与传统 RPA 相比，这种方式的资格审查更快速、更高效，减少了跨不同系统的手动协调工作。IBM 咨询公司目前正在与多个联邦机构最终确定企业许可协议，目标是将试点项目全面投入生产，并在政府范围内推广智能自动化。
